По всем вопросам- @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥полезные ит-каналы
https://t.me/Golang_google - Golang программирование
@golangl - golang chat
@GolangJobsit - golang channel jobs
@golang_jobsgo - jobs
РКН: clck.ru/3FmvZA
#VRHSZ
Post #1333
3.96K
Forwarded from Machinelearning
🌟 EuroBERT: энкодеры нового поколения.
Исследовательская группа под патронажем Centrale Supélec (Университет Париж-Сакле) выпустила в открытый доступ EuroBERT — семейство мультиязычных энкодеров, обученных на 5 трлн. токенов из 15 языков, включая русский.
EuroBERT сочетает инновационную архитектуру с поддержкой контекста до 8192 токенов, что делает это семейство идеальным для анализа документов, поиска информации, классификации, регрессии последовательности, оценки качества, оценки резюме и задач, связанных с программированием, решением математических задачи.
В отличие от предшественников (XLM-RoBERTa и mGTE), EuroBERT объединил GQA, RoPE и среднеквадратичную нормализацию, чтобы достичь беспрецедентной эффективности производительности даже в сложных задачах. Второе немаловажное преимущество EuroBERT - в обучение помимо текстовых данных были включены примеры кода и решения математических задач.
Самая младшая модель EuroBERT с 210 млн. параметров показала рекордные результаты: в тесте MIRACL по многоязычному поиску её точность достигла 95%, а в классификации отзывов (AmazonReviews) — 64,5%. Особенно выделяется умение работать с кодом и математикой — в бенчмарках CodeSearchNet и MathShepherd EuroBERT опережает аналоги на 10–15%.
▶️Состав релиза:
🟢EuroBERT-210М
🟢EuroBERT-610М
🟢EuroBERT-2.1В
⚠️ EuroBERT можно использовать непосредственно с
⚠️ Для достижения максимальной эффективности, разработчики рекомендуют запускать EuroBERT с
▶️ Пример инференса:
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.
🟡Статья
🟡Коллекция на HF
🟡Arxiv
🖥GitHub (Скоро)
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Encoder #EuroBERT
Исследовательская группа под патронажем Centrale Supélec (Университет Париж-Сакле) выпустила в открытый доступ EuroBERT — семейство мультиязычных энкодеров, обученных на 5 трлн. токенов из 15 языков, включая русский.
EuroBERT сочетает инновационную архитектуру с поддержкой контекста до 8192 токенов, что делает это семейство идеальным для анализа документов, поиска информации, классификации, регрессии последовательности, оценки качества, оценки резюме и задач, связанных с программированием, решением математических задачи.
В отличие от предшественников (XLM-RoBERTa и mGTE), EuroBERT объединил GQA, RoPE и среднеквадратичную нормализацию, чтобы достичь беспрецедентной эффективности производительности даже в сложных задачах. Второе немаловажное преимущество EuroBERT - в обучение помимо текстовых данных были включены примеры кода и решения математических задач.
Самая младшая модель EuroBERT с 210 млн. параметров показала рекордные результаты: в тесте MIRACL по многоязычному поиску её точность достигла 95%, а в классификации отзывов (AmazonReviews) — 64,5%. Особенно выделяется умение работать с кодом и математикой — в бенчмарках CodeSearchNet и MathShepherd EuroBERT опережает аналоги на 10–15%.
▶️Состав релиза:
🟢EuroBERT-210М
🟢EuroBERT-610М
🟢EuroBERT-2.1В
⚠️ EuroBERT можно использовать непосредственно с
transformers, начиная с версии 4.48.0⚠️ Для достижения максимальной эффективности, разработчики рекомендуют запускать EuroBERT с
Flash Attention 2▶️ Пример инференса:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
model_id = "EuroBERT/EuroBERT-210m"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
text = "The capital of France is <|mask|>."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
# To get predictions for the mask:
masked_index = inputs["input_ids"][0].tolist().index(tokenizer.mask_token_id)
predicted_token_id = outputs.logits[0, masked_index].argmax(axis=-1)
predicted_token = tokenizer.decode(predicted_token_id)
print("Predicted token:", predicted_token)
# Predicted token: Paris
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.
🟡Статья
🟡Коллекция на HF
🟡Arxiv
🖥GitHub (Скоро)
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Encoder #EuroBERT
- 👍 3
